(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210974186.5 (22)申请日 2022.08.15 (71)申请人 山东大学 地址 264209 山 东省威海市文化西路180号 (72)发明人 张亚涛　鲍喆　姜世鹏　白雨欣　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 马海波 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种基于模糊神经网络的手势识别分类方 法及系统 (57)摘要 本发明提出了一种基于模糊神经网络的手 势识别分类方法及系统， 获取待识别的手势视频 并进行预处理， 得到手势图像； 构建手势识别分 类模型， 所述手势识别分类模型包括模糊处理 层、 神经网络层和融合层； 将手势图像分别输入 至模糊逻辑层、 神经网络层进行处理， 得到第一 特征输出和第二特征输出； 将第一特征输出和第 二特征输 出经融合层进行加权融合， 输出手势识 别结果。 本发 明将模糊 系统和神经网络学习相结 合， 形成了 具有自适应、 经验累积、 模糊信息处理 能力的网络结构。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115240229 A 2022.10.25 CN 115240229 A 1.一种基于模糊神经网络的手势 识别分类方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取待识别的手势视频并进行 预处理， 得到手势图像； 构建手势识别分类模型， 所述手势识别分类模型包括模糊处理层、 神经网络层和融合 层； 将手势图像分别输入至模糊处理层、 神经网络层进行处理， 得到第一特征输出和第二 特征输出； 将第一特 征输出和第二特 征输出经融合层进行加权融合， 输出手势 识别结果。 2.如权利要求1所述的一种基于模糊神经网络的手势识别分类方法， 其特征在于， 对获 取的手势视频进行 预处理的具体方法为： 对一段手势视频进行分帧处理， 利用分割方法将手部和脸部与背景分离， 获得只有手 部和脸部的图片； 将手部和脸部分割的视频每一帧的图像按照透明度递减的方式合成一张灰度图。 3.如权利要求1所述的一种基于模糊神经网络的手势识别分类方法， 其特征在于， 所述 模糊处理层利用模糊规则对手势图像进行模糊化处 理， 具体为： 利用隶属度函数计算手势图像对应的输入变量的隶属度， 通过模糊规则得到模糊化输 出变量； 基于模糊化输出变量隶属于不同变量， 将模糊化输出变量进行归一化处理并进行权值 连接， 得到第一特 征输出。 4.如权利要求1所述的一种基于模糊神经网络的手势识别分类方法， 其特征在于， 将第 一特征输出和第二特征输出经融合层进行加权融合， 具体为： 将第一特征输出和第二特征 输出分别与权重S和T相连， 权重S和T根据第一特征输出的值和第二特征输出的值进 行动态 调整并根据权 重计算得到融合后的值。 5.如权利要求3所述的一种基于模糊神经网络的手势识别分类方法， 其特征在于， 所述 隶属度计算公式为： 其中， ck j代表隶属度函数即高斯函数的中心， bk j代表隶属度函数的宽度， n是模糊规则 数， Me为模糊化后的输出变量。 6.一种基于模糊神经网络的手势 识别分类系统， 其特 征在于， 包括： 预处理模块： 获取待识别的手势视频并进行 预处理， 得到手势图像； 分类模型构建模块： 构建手势识别分类模型， 所述手势识别分类模型包括模糊处理层、 神经网络层和融合层； 数据处理模块： 将手势图像分别输入至模糊处理层、 神经网络层进行处理， 得到第一特 征输出和第二特 征输出； 分类识别模块： 将第一特征输出和第二特征输出经融合层进行加权融合， 输出手势识 别结果。 7.如权利要求6所述的一种基于模糊神经网络的手势识别分类系统， 其特征在于， 所述 预处理模块包括： 对一段手势视频进 行分帧处理， 利用分割方法将 手部和脸部与背 景分离，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115240229 A 2获得只有手部和脸部的图片； 将手部和脸部分割的视频每一帧的图像按照透明度递减的方式合成一张灰度图。 8.如权利要求6所述的一种基于模糊神经网络的手势识别分类系统， 其特征在于， 所述 数据处理模块包括： 利用隶属度函数计算各输入分量对应的隶属度， 得到模糊化输出变量； 基于模糊化输出变量隶属于不同变量， 将模糊化输出变量逐一匹配模糊规则， 根据得 到的匹配度进行归一 化处理并进行权值连接和变量清晰化， 得到第一特 征输出。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征是， 该程序被处理器执行 时实现如权利要求 1‑7中任一项 所述的一种基于模糊神经网络的手势识别分类方法中的步 骤。 10.一种处理装置， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算 机程序， 其特征是， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑7中任一项 所述的一种基 于模糊神经网络的手势 识别分类方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115240229 A 3